摘要: 云环境中虚拟机部署问题直接影响数据中心的整体性能。针对虚拟机间亲和互斥关系提出虚拟机亲和度概念,综合考虑物理机负载均衡度,结合罚函数法思想,提出一种基于多种群遗传算法的优化部署策略。同时,为了避免陷入局部最优,对最优个体进行高斯学习。仿真结果表明,提出的多种群遗传算法获得了很好的物理机负载均衡度,可满足虚拟机之间存在亲和与互斥复杂关系时的部署要求,同时具有较强鲁棒性和较高收敛速度,能有效解决云环境中虚拟机部署问题。
董浩, 李烨. 基于多种群遗传算法的虚拟机优化部署研究[J]. 控制工程, 2020, 27(02): 335-341.
DONG Hao, LI Ye. Research on Optimization of Virtual Machine Deployment Based on Multi Population Genetic Algorithm[J]. Control Engineering of China, 2020, 27(02): 335-341.